Aniden borca girdim
Son zamanlarda basın, kredi belgelerinde sahtecilik yaparak mal varlıklarına el koyma vakalarıyla ilgili sürekli haberler yayınlıyor. Bu kişiler, başkalarının kişisel bilgilerini çalıp ardından kişisel belgeleri kendileri düzenlemek için makine ve ekipman satın alarak bunu gerçekleştiriyor.
Örneğin, Bayan NT (Vinh City, Nghe An ) borç para almamıştı ancak sürekli olarak kendisinden bir finans şirketinden olan borcunu ödemesini isteyen telefonlar ve kısa mesajlar alıyordu.
Çok üzülen kadın, olayı yukarıda adı geçen finans şirketine bildirdi ve bir cevap mektubu aldı. Finans şirketi, kişisel bilgilerinin bir dolandırıcı tarafından kredi başvurusunda sahtecilik yapmak için kullanıldığını doğruladı.
Başka bir olayda, kayıtlı ikametgahı Phu Nhuan Bölgesi'nde (HCMC) bulunan Bayan TA, kendisi ve ailesinin bir zamanlar yabancılar tarafından her gün onlarca telefon görüşmesiyle ve Facebook hesaplarına saldıran binlerce mesajla terörize edilmeleri nedeniyle panik içinde olduklarını paylaştı.
Yukarıdaki "talihsiz" olaylar, kimlik kartını kaybettikten sonra yaşandı. Bayan TA, birinin adı, yaşı ve kimlik numarası gibi tüm bilgilerini kullanarak tüketici kredisi çektiğini söyledi.
Borçlu daha sonra ortadan kaybolmuş ve geride gecikmiş bir kredi bırakarak Bayan TA'yı borcun altına sokmak zorunda bırakmıştır.
Yukarıdaki vakalara benzer finansal dolandırıcılık vakalarının giderek daha da karmaşık hilelerle yaşandığını söyleyebiliriz.
Bu arada, kimlik belgelerindeki gerçek kişilerin ve fotoğrafların karşılaştırılması adımındaki eKYC kimlik doğrulamasının çoğu, portre fotoğrafları veya basit görevler gerektirmek gibi basit bir düzeyde kalıyor.
Bu durum giderek daha gelişmiş kimlik doğrulama ve sahteciliğe karşı koruma teknolojilerinin kullanılmasını gerektiren bir soruna yol açtı.
Teknik açıdan bakıldığında, Zalo Yapay Zeka Direktörü Dr. Chau Thanh Duc, sahtecilikle mücadelenin her zaman büyük bir zorluk olduğunu söyledi. Zalo'da bu teknolojiler sürekli olarak geliştiriliyor ve farklı sahtecilik biçimlerini önlemek için modeller güncelleniyor.
İstatistiklere göre, Zalo sadece 2023 yılının ilk 6 ayında yaklaşık 350.000 sahte portre fotoğrafı ve 450.000 sahte belge (CCCD ve kimlik kartı) vakasını başarıyla tespit etti ve önledi.
Bu, Zalo AI ekibinin elektronik kullanıcı kimlik doğrulama dolandırıcılığına (eKYC) karşı verdiği "savaşta", Zalo tarafından sağlanan hizmetleri kullanan kullanıcıları en iyi şekilde korumak için gösterdiği büyük bir çabadır.
Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl önlüyor?
Dr. Chau Thanh Duc'a göre, elektronik kullanıcı kimlik doğrulamasını (eKYC) engellemek için günümüzde kullanılan en yaygın 3 sahtecilik türü şunlardır: Deepfake yüz sahteciliği, 3D modeller (mankenler gibi) ve vatandaş kimlik kartlarında (CCCD) veya kimlik kartlarında (CMND) sahte bilgi düzenleme.
Zalo AI ile teknoloji mühendisleri, modeli iyileştirmek için her zaman dikkatli analizler yapmak zorundadır. Örneğin, deepfake yönteminde saldırgan, başka bir kişinin hareketsiz bir fotoğrafını çeker ve ardından tıpkı gerçek bir insan gibi gülümseme, göz kırpma, dudak şapırdatma vb. gibi hareketli hareketler oluşturur.
Bu görüntüler sahte selfie videoları (portreler) oluşturmak için kullanılacak ve böylece eKYC (elektronik tanımlama) kamerası bunları kaydedip gerçek insanlarla karıştırabilecek.
Ancak, yukarıdaki sahtecilik, ekranda bir yeniden yakalama efekti bırakacaktır. Bu özelliğe dayanarak Zalo, kimlik doğrulama işlemi sırasında bu video verilerinin engellenmesini sağlamak için bir tekrar oynatma saldırısı tespit modeli geliştirmiştir.
Ayrıca, eKYC kimlik doğrulamasında dolandırıcılığı önlemek için Zalo, alanları otomatik olarak inceleyen ve rastgele kontrol eden bir mekanizmaya sahiptir.
Sahteciliğe karşı koruma modelini aşan bir teknik tespit edildiğinde, Zalo'nun yapay zeka ekibi bu tür saldırılara karşı koymak için modeli hızla analiz edip güncelleyecek.
Bu süreçte kara listeler ve yüz kurtarma gibi diğer koruma katmanları, saldırganların sistemi atlatmak için bu kişisel bilgileri, hesabı veya görüntüyü tekrar kullanmasını önlemeye yardımcı olacaktır.
Zalo, mankenler için doğal insan yüzleri ile insanları taklit eden 3 boyutlu nesneler arasında ayrım yapabilen 3 boyutlu sahteciliğe karşı korumalı modeller kullanıyor.
Doğru yapay zeka modelinin kullanılmasının yanı sıra, birim eğitim verilerini çeşitlendirerek modelin her zaman gerçek dünyada var olma olasılığı en yüksek olan manken modelleri olan en yaygın 3D sahtelerle eğitilmesini sağlar.
Sahte kimlik kartı ve CCCD fotoğrafları için, başkalarının ekran görüntüsünü veya basılı fotoğraflarını alma, kimlik kartı numarası, isim veya doğum tarihiyle ilgili bilgileri düzenleme, hatta orijinal fotoğrafı başka bir sahte fotoğrafla değiştirme gibi sayısız saldırı türü bulunmaktadır.
Her saldırı türünün kendine özgü tanımlayıcı özellikleri olacaktır. Zalo, her tür anormal bilgiyi etkili bir şekilde tespit etmek için özel yapay zeka modelleri geliştirmiştir.
Zalo AI temsilcisi ayrıca, Zalo eKYC'nin kullanıcılar için değerini doğrulayan güçlü yönlerin doğruluk, kolaylık, güncellemeler, hızlı işlem ve istikrar olduğunu söyledi.
Genel olarak teknoloji ve özellikle yapay zeka alanında öncü olan Zalo eKYC gibi şirketlerin, gelişmiş çözümleri ve sürekli iyileştirme taahhüdüyle, günümüz dijital çağında bilgi doğrulamada önemli rol oynadığını söyleyebiliriz.
[reklam_2]
Kaynak
Yorum (0)